一元线性回归，最小二乘法，C++语言VS2008下调试通过，可直接使用，有注释。

本数据适合于新手入门机器学习学习，可以作为机器学习的一元线性回归的实战来学习。 线性回归模型是利用线性拟合的方式探寻数据背后的规律。如下图所示，先通过搭建线性回归模型寻找这些散点（也称样本点）背后的趋势线（也称回归曲线），再利用回归曲线进行一些简单的预测分析或因果关系分析。

利用c#语言实现多元统计分析一元线性回归方程系数计算，可执行。

1、关于回归：回归最初是指“回归到中等” 回归分析：关于研究一个变量（应变量或被解释变量）对另一个或多个变量（自变量或解释变量）的依赖关系，其用意在于通过后者（在重复抽样中）的已知或设定值，去估计和（或）预测前者的（总体）均值 2、回归分析的主要内容 从一组原始数据出发，确定变量之间的数量关系形式。即统计回归模型的具体形式和模型参数的估计值 对这些定量关系式的可信度进行统计检验 判别和选择诸因素中重要的影响因素 对经济活动进行分析和预测 3、回归与因果关系 虽然回归分析研究一个变量对另一（些）变量的依赖关系，但他并不一定意味着因果关系。 古扎拉蒂：“从逻辑上来说，统计关系本身不可能意味着任何因果关系”； 肯达尔和斯图亚蒂：“对于因果关系的理念，必须来自于统计学以外，最终来自这种或那种理论”

一元线性回归-示范数据

根据已知点求一条直线，希望直线与各个点距离之和为最小，根据最小二乘法算出最小时直线的参数。

机器学习的一元线性回归算法的公式与代码实现，具体包括魔心表达式推导，损失函数凹凸性证明，模型评估等。

普通最小二乘估计对数据进行一元线性回归分析原理，附详细推导

一元线性回归与线性神经网络模型关联性分析，杨达，王会进，一元线性回归和线性神经网络模型在实际应用中都能进行预测，两者都是线性模型。为了探讨两者之间的关联，从两模型的具体学习出发

一元线性回归，使用python语言。线性回归是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。分析按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。